Cross Encoder Russian Msmarco

🚀 DiTy/cross-encoder-russian-msmarco

This model, based on sentence-transformers, is pre - trained on DeepPavlov/rubert-base-cased and fine - tuned with the MS - MARCO Russian passage ranking dataset. It can be used for Information Retrieval in Russian. Given a query, it encodes the query with all possible passages (e.g., retrieved via ElasticSearch) and then sorts the passages in descending order. For more details, refer to SBERT.net Retrieve & Re - rank.

✨ Features

• Model Type: A sentence-transformers model.
• Base Model: DeepPavlov/rubert-base-cased.
• Training Data: MS - MARCO Russian passage ranking dataset.

📦 Installation

Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

pip install -U sentence-transformers

💻 Usage Examples

Basic Usage

from sentence_transformers import CrossEncoder

reranker_model = CrossEncoder('DiTy/cross-encoder-russian-msmarco', max_length=512, device='cuda')

query = ["как часто нужно ходить к стоматологу?"]
documents = [
    "Минимальный обязательный срок посещения зубного врача – раз в год, но специалисты рекомендуют делать это чаще – раз в полгода, а ещё лучше – раз в квартал. При таком сроке легко отследить любые начинающиеся проблемы и исправить их сразу же.",
    "Основная причина заключается в истончении поверхностного слоя зуба — эмали, которая защищает зуб от механических, химических и температурных воздействий. Под эмалью расположен дентин, который более мягкий по своей структуре и пронизан множеством канальцев. При повреждении эмали происходит оголение дентинных канальцев. Раздражение с них начинает передаваться на нервные окончания в зубе и возникают болевые ощущения. Чаще всего дентин оголяется в придесневой области зубов, поскольку эмаль там наиболее тонкая и стирается быстрее.",
    "Стоматолог, также известный как стоматолог-хирург, является медицинским работником, который специализируется на стоматологии, отрасли медицины, специализирующейся на зубах, деснах и полости рта.",
    "Дядя Женя работает врачем стоматологом",
    "Плоды малины употребляют как свежими, так и замороженными или используют для приготовления варенья, желе, мармелада, соков, а также ягодного пюре. Малиновые вина, наливки, настойки, ликёры обладают высокими вкусовыми качествами.",
]

predict_result = reranker_model.predict([[query[0], documents[0]]])
print(predict_result)
# `array([0.88126713], dtype=float32)`

rank_result = reranker_model.rank(query[0], documents)
print(rank_result)
# `[{'corpus_id': 0, 'score': 0.88126713},
#  {'corpus_id': 2, 'score': 0.001042091},
#  {'corpus_id': 3, 'score': 0.0010417715},
#  {'corpus_id': 1, 'score': 0.0010344835},
#  {'corpus_id': 4, 'score': 0.0010244923}]`

Advanced Usage

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('DiTy/cross-encoder-russian-msmarco')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('DiTy/cross-encoder-russian-msmarco')

features = tokenizer(["как часто нужно ходить к стоматологу?", "как часто нужно ходить к стоматологу?"], ["Минимальный обязательный срок посещения зубного врача – раз в год, но специалисты рекомендуют делать это чаще – раз в полгода, а ещё лучше – раз в квартал. При таком сроке легко отследить любые начинающиеся проблемы и исправить их сразу же.", "Дядя Женя работает врачем стоматологом"], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
 
model.eval()
with torch.no_grad():
    scores = model(**features).logits
    print(scores)
# `tensor([[ 1.6871],
#        [-6.8700]])`

📄 License

This project is licensed under the MIT license.